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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png
% p  m) A3 ~  i. E$ D│  5 J8 @9 |) ]4 H
├─01.第1章 k-近邻算法
3 S9 U' c6 S" g  N6 y│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip0 b0 M+ v' i6 b
│      任务02: 1.机器学习概述.mp48 F: Q+ _( E8 y8 A% P) s
│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
+ J( Z4 @2 e- C" R" b│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4
5 T  Z3 d* y0 T+ O0 Q( S( E│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
% {% N# a+ S  `6 |│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
& I, _' W& x7 h  @│      1 W9 o( ?6 ?) q
├─02.第2章 决策树9 ]6 @* \0 g' g  M" d" S
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip
& A- K8 R& w, d( [) A, H8 E" i│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
# Y; Q7 P8 ?+ Z0 U0 `* [/ V3 V│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp42 a" @, g$ S- {( B7 C+ t
│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4% q/ A: h, n/ \$ s
│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
- b* E# N2 H9 B) b& f' ?│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4: {1 g9 F; j9 P; R. s
│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
6 G4 r8 T3 J/ G: M4 G5 h* }│      
( f9 F3 r5 [1 v* \6 {9 P) N# `, g├─03.第3章 朴素贝叶斯4 Y) P/ V- j0 |  @; _
│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip4 f& D% I3 H2 z! d; O) K* d4 b+ _
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
* f0 _8 Q" I- N│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp42 R) S+ v) U' U; F+ `* C
│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp48 L) V1 K8 U% P2 I* t, Z
│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp42 q, `% X8 c) l9 u/ }5 Z6 `$ V
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4, k; M+ I8 R- d2 }; T6 m
│      任务20: 6. 算法总结.mp4, y, I) G* u/ ]2 m  J/ d
│      & v4 U5 m8 V" L! v9 Z- z# A7 r
├─04.第4章 Logistic 回归
) h8 s4 O* I, O# d3 W7 j│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip& p, f" a2 }3 N0 o2 d$ I0 Y3 r
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp48 _- }7 a4 e( z2 [9 R
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
) O' v2 p2 {2 o0 C│      任务24: 3. 梯度下降法.mp4
- u- @2 u$ G3 `8 I# v( h% I* L│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp48 E' S1 h5 t* [
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
9 }4 `# v, y$ d6 r4 {│      任务27: 6. 病马案例.mp4
1 v9 C! [3 b. @- u4 X% v! b$ x│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4% U( {4 ?7 q0 h% N; L
│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4+ I; x- S  B9 S! h9 _
│      任务30: 9. 算法总结.mp4
8 `$ U  }+ r4 \│      
* M& y2 h& [1 e) \2 z5 m├─05.第5章 支持向量机# i9 Y) J5 h' y8 u) Y2 T9 L/ X' R
│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip
3 o" j9 k1 Y1 g4 e  l2 a' \│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4
8 W  ~6 a6 G' ?│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
' k0 M2 J/ J* Q" B│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4
* m, A% b7 v0 m│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
& Q1 B4 K7 R, x9 d! j  ?9 p│      任务37: 6. 核函数.mp4# j7 t6 G" ]: o7 I9 S
│      任务38: 7. 非线性svm.mp4
, {% \( B/ ^; D% N8 `' s4 M│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4) P# V! g: [' c
│      任务40: 9. 算法总结.mp4% R# E: g% h. ?+ h% O) o, M
│      
1 `4 g* E+ K: {/ O, _. N& B- m├─06.第6章 AdaBoost算法
, T5 ^) m8 r3 @│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip, T1 Z! O: k$ W0 g; F
│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4
' F7 l7 u7 h. m: z' @9 U0 b. A8 n1 \│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4
2 |2 M* c# ~$ X; |│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp44 V; y/ m, [4 Q+ ]5 \$ e
│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4- a+ \& ]1 ?4 ?' P
│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp44 L7 u, h4 T: |: c$ @* G
│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4# g; W* A8 g/ S2 M
│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4
+ _5 y( o3 m0 M, L│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4& A9 k. D, N, k' [* T8 l* i
│        F1 X, e, }0 k) E3 Z: D  M" V
├─07.第7章 线性回归' b; O4 Q5 O2 a: d6 v
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip
# w7 @% e5 H1 A2 }8 I│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
' _6 ?0 v; b( x4 g; D│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
9 f2 Z( Z% g% v│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
8 D3 p. G9 ]/ Q+ V0 q2 b│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4
1 e( N2 }7 B' \" ?4 ?9 s│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
& P1 J: i. G, ^. h" ~$ z│      任务56: 6. 岭回归.mp4
  p8 y! h1 r" ~8 c│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4
) I5 n# t9 H; ]7 j│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
; Y9 }9 b- E$ w' h% b( O6 d( \│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4
+ k+ d$ X+ U) d│      
* b8 U3 M/ ]+ n  {2 L+ P├─08.第8章 树回归
4 {  m* H1 `) T& s│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip- s7 j" m) m0 x' B# z! o
│      任务61: 1. 决策树回顾.mp4
8 s6 A7 P# j( v│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
& n" h9 [: j8 Z│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4# C9 K" u) A4 Q- m5 n  y# A
│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4) g- Y  x" m1 w+ Q! Z- V+ c% v
│      任务65: 5. 树剪枝.mp47 L: o' {: y4 W5 ?, P
│      任务66: 6. 模型树.mp4- _7 A' t6 i4 Q- j
│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4
1 R7 q- |7 Z3 s' `│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
  e& q* n) ^3 E1 F% c6 @% X& j│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp45 _) L% i, Z6 o, g; W  W1 [
│      
# F5 F& e  d0 C- Z( b- _) q├─09.第9章 K-均值聚类算法
. A. A' h! M, y7 P│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
4 i8 I2 c8 i& |* M3 S│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
+ w! c* `5 w2 O. @/ }8 z; B│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4$ A* t, _$ ~) S! h
│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4" [# E. e, f' M& ^: {) S* @
│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
$ X+ Y5 U) S% h5 }5 P" t/ ~. \/ \│      任务75: 5. 算法验证.mp4
: k1 M# W4 Y4 p; Y│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp48 ]8 {' \0 k6 H$ f* J+ T& I
│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
- s! P. {4 p" k7 i2 o│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4' y6 v% r$ c0 C3 f( y$ u
│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
3 k4 u7 P- p- M6 }. c│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
% l3 f0 U' I- S6 h4 `2 P( V& G│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4
+ d/ r3 r  r  L9 g│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
9 M! `8 y. _8 L# N- E' Y6 \  _│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4( P* p5 J/ K2 x1 I/ L8 C! B
│      
. K7 b! V. p' Y0 C└─10.第10章 关联规则之Apriori, Q1 c" y; @5 ^4 z
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip7 x  I7 M, ]3 z
        任务85: 1 关联分析概述.mp4" r8 o6 \) Y( N! I
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4
9 @: U& x3 Z, s$ m% {5 m        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4/ |* b! W' M/ u
        任务88: 4 关联规则的发现.mp4
5 L3 a2 u: L9 x% f        任务89: 5 apriori原理.mp4) ~9 h2 j) E: I$ w
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4  X, A$ S: Q4 U) J
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4+ p& g* U# V0 P; L0 s9 f7 o- p+ d6 j
        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4
5 z1 u3 Z: J, H        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp4" x, D7 E. z3 o* E
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4
# H9 O2 d) e# F6 `# K4 |/ z3 P6 i- X        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
, k; j/ \$ a# ]! A( p, ^* q        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4
8 F6 w" v% O! A! Y        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
* B" }0 ]% @% J3 c. L; x$ g        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
2 f  e: x" I6 S3 y" [4 k1 l/ F/ P( X9 X/ z! k% T# P
下载地址:  U8 {0 s7 }5 Y: v
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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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